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| (사진=연합뉴스) |
[알파경제=김민영 기자] 가속되는 AI 데이터센터 구축 계획이 나올수록 전력이 절실해지는 가운데 태양광과 전력 인프라주의 강세가 지속될 것으로 전망된다.
최근 오픈AI가 브로드컴으로부터 향후 4년 동안 10GW의 맞춤형 AI 반도체를 구매하기로 합의했다. 두 회사는 18개월 전부터 오픈AI에 맞는 맞춤형 AI 반도체 개발을 시작했고, 서버 랙과 네트워크 장비와 같은 컴퓨팅 시스템 개발도 협력 중이라고 한다.
최근 엔비디아, AMD와도 대규모 GPU 구매 계약을 체결했는데, 오픈AI가 3개 회사로부터 구매하기로 한 컴퓨팅 용량은 총 26GW다. 이는 미국 최대 도시인 뉴욕시의 여름철 전력 수요 2배 이상 규모다.
하지만 이것도 충분하지 않다는 게 샘 알트만 오픈AI CEO의 생각으로 알트만 CEO는 2033년까지 250GW의 컴퓨팅 용량을 구축하기 원한다고 밝힌 바 있다.
김일혁 KB증권 연구원은 "오픈AI가 반도체 제조사들과 대규모의 계약을 체결하는 목적은 GPU 구매 비용 감축"이라고 판단했다.
젠슨 황 엔비디아 CEO는 1GW의 AI 데이터센터를 추구하는 데에 500억 달러가 소요된다고 한 바 있다. 이 중 350억 달러는 반도체, 그리고 150억 달러는 인프라 구축 비용으로 AI 데이터센터를 짓는 비용의 70%가 반도체라는 의미다.
오픈 AI는 반도체 회사들과 장기 대형 계약을 체결해서 이 비용을 낮추려고 하고 있으며, 엔비디아에 의존하지 않고 AMD, 브로드컴과도 계약을 맺어서 경쟁 구도를 만들고 있다.
안정적인 GPU 확보도 대규모 계약의 배경이다. AI 데이터센터 수요가 급증하면서, 반도체를 충분히 확보하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 오픈AI는 이런 구매 계약으로 대규모 물량을 선점해서 충분한 AI 데이터센터 용량을 확보하는 게, AI 서비스 비용을 낮출 수 있는 방법이기도 하기 때문이다.
김일혁 연구원은 "AI 데이터센터 구축 계획이 장대해질수록 더 심각해 보이는 전력 부족 문제"라고 진단했다.
고밀도의 고용량 AI 데이터센터 건설 프로젝트들이 계속 발표되면서, AI 데이터센터 구축은 속도를 낼 전망이다. 하지만 여전히 문제는 전력으로 AI 데이터센터를 구축하는 데에는 길어야 2~3년이 걸리지만, 전력 인프라를 구축하는 데에는 5~10년, 또는 그 이상이 필요하기 때문이다.
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| (사진=연합뉴스) |
김 연구원은 "AI 데이터센터 구축에 속도를 내려면 태양광이 빠질 수 없는 이유"라며 "태양광은 친환경 에너지여서 RE100에 동참하는 기술 기업에게 필수이기도 하지만, 그보다는 당장 발전을 시작해야 하는 시급성 측면에서도 가장 수요가 높을 수밖에 없다"고 분석했다.
실제로 올해 추가된 발전 용량 중에 태양광의 비중은 작년과 비슷하다. 재생에너지의 간헐성 문제를 완화하기 위해 에너지저장장치 (ESS)의 확장 속도도 매우 빠르다. ESS에 필요한 베터리를 중국이 협상 카드로 꺼내든 이유란 해석이다.
김 연구원은 "미국은 전력, 중국은 반도체가 병목인데, 서로가 서로의 치명적인 약점을 겨눌 수 있는 상황이므로, 미중 분쟁은 파국으로 가기 어려울 것"이라고 덧붙였다.
알파경제 김민영 기자(kimmy@alphabiz.co.kr)
